ब्लेंडेड लर्निंग के साथ डेटा-चालित कार्यबल बनाना

जैसे-जैसे संगठन अधिक डेटा उत्पन्न कर रहे हैं और अपने उत्पादों व प्रक्रियाओं का डिजिटलीकरण कर रहे हैं, डेटा-चालित कार्यबल की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गई है। यही कारण है कि लर्निंग और डेवलपमेंट अब व्यवसाय रणनीतियों के केंद्र में है, विशेषकर वे पहलें जो संगठनों में डेटा साइंस क्षमताओं का निर्माण करने पर केंद्रित हैं।

अगले सप्ताह, DataCamp के Data Science Evangelist, अदेले नेहमे, Bloomberg में Global Data Technical Trainer, शील नाइक के साथ एक वेबिनार होस्ट करेंगे। इसमें वे बताएंगे कि Bloomberg किस तरह ब्लेंडेड लर्निंग का उपयोग करके Python के साथ डेटा विश्लेषण सिखाता है, और कैसे ये विश्लेषण तकनीकें व्यवहार में बदलाव और अपस्किलिंग पहलों की सफलता का मूल्यांकन करने में सहायक होती हैं।

Bloomberg में ब्लेंडेड लर्निंग

Bloomberg में डेटा-चालित कार्यबल डेटा साइंस का उपयोग करके व्यावसायिक निर्णय लेता है, प्रक्रियाओं में डेटा के माध्यम से सुधार करता है, और डेटा-आधारित समाचार कहानियाँ बनाता है। शील नाइक कंपनी-व्यापी ब्लेंडेड लर्निंग प्रोग्राम का नेतृत्व करते हैं जो Python के साथ Data Analysis पर केंद्रित है। इसमें प्रति तिमाही DataCamp के जरिए 12 से 20 घंटे का लर्निंग, तकनीकी विशेषज्ञों द्वारा संचालित तीन लाइव 1.5-घंटे के कक्षा सत्र, और Bloomberg डेटा का उपयोग करके अंतिम प्रोजेक्ट बतौर डिलीवेरेबल शामिल है।

वेबिनार ब्लेंडेड लर्निंग के लाभों पर गहराई से चर्चा करेगा। DataCamp पाठ्यक्रमों और वर्चुअल इन-पर्सन कक्षा सत्रों का संयोजन क्षेत्रीय और शेड्यूल संबंधी बाधाओं के बीच अधिक स्थिरता और लचीलापन प्रदान करता है, और दुनिया भर में कक्षा आकारों की क्षमता बढ़ाता है।

अपस्किलिंग की सफलता का मूल्यांकन

प्रशिक्षण कार्यक्रमों के प्रत्यक्ष निवेश पर रिटर्न का आकलन करने की एक कार्यप्रणाली Kirkpatrick Model of Evaluation है। संक्षेप में, Kirkpatrick मॉडल चार अलग-अलग मूल्यांकन स्तर प्रस्तावित करता है: प्रशिक्षण कार्यक्रम के तुरंत बाद की प्रारंभिक प्रतिक्रिया, सीखने का मूल्यांकन, व्यवहार में परिवर्तन, और अर्जित कौशलों का व्यावसायिक प्रभाव।

4 नवंबर के वेबिनार में, शील विस्तार से बताएंगे कि Bloomberg ने किस तरह Kirkpatrick Model of Evaluation को ऑपरेशनलाइज़ किया—कार्यक्रम के सभी शिक्षार्थियों में प्रशिक्षण के बाद होने वाले व्यवहार परिवर्तन को मापकर और उसका आकलन करके।

डेटा अपस्किलिंग के लाभ उठाएँ

यह अदेले और शील की डेटा-चालित कार्यबल बनाने पर होने वाली चर्चा की सिर्फ एक झलक है। यह जानने के लिए कि आपकी संस्था व्यक्तिगत लर्निंग को कैसे स्केल कर सकती है, प्रशिक्षण की सफलता का मूल्यांकन कैसे कर सकती है, और प्रशिक्षण को व्यावसायिक उद्देश्यों से कैसे जोड़ सकती है, हमारे 4 नवंबर के वेबिनार में शामिल हों।